[发明专利]基于深度学习卷积神经网络的电铲斗齿脱落检测方法在审
| 申请号： | 202010534219.5 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN111739029A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 解治宇;徐连生;孙健;邓卓夫;柳小波 | 申请（专利权）人： | 鞍钢集团矿业有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 鞍山贝尔专利代理有限公司 21223 | 代理人： | 乔丽艳 |
| 地址： | 114001 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习卷积神经网络的电铲斗齿脱落检测方法：利用深度学习的方式对电铲斗齿定位分割，继而找到斗齿位置，然后进行斗齿脱落检测。进行斗齿定位分割时，使用时下分割性能最好的语义分割模型，同时也对其分割网络结构进行了一些修改，引入了多个多尺度信息特征融合，进而得到较好的斗齿分割模型。通过斗齿分割模型分割得到的斗齿图像与设定的基准图像进行配准，然后进行斗齿缺失判定。与以往的缺失检测方式比较，本发明的准确率和误报率有着显著提升和降低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 卷积 神经网络 电铲 脱落 检测 方法 | ||
【主权项】：
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